FABP7 Facilitates Uptake of Docosahexaenoic Acid in Glioblastoma Neural Stem-like Cells
Notice bibliographique
Résumé
Glioblastoma (GBM) is an aggressive tumor with a dismal prognosis. Neural stem-like cells contribute to GBM's poor prognosis by driving drug resistance and maintaining cellular heterogeneity. GBM neural stem-like cells express high levels of brain fatty acid-binding protein (FABP7), which binds to polyunsaturated fatty acids (PUFAs) ω-6 arachidonic acid (AA) and ω-3 docosahexaenoic acid (DHA). Similar to brain, GBM tissue is enriched in AA and DHA. However, DHA levels are considerably lower in GBM tissue compared to adult brain. Therefore, it is possible that increasing DHA content in GBM, particularly in neural stem-like cells, might have therapeutic value. Here, we examine the fatty acid composition of patient-derived GBM neural stem-like cells grown as neurosphere cultures. We also investigate the effect of AA and DHA treatment on the fatty acid profiles of GBM neural stem-like cells with or without FABP7 knockdown. We show that DHA treatment increases DHA levels and the DHA:AA ratio in GBM neural stem-like cells, with FABP7 facilitating the DHA uptake. We also found that an increased uptake of DHA inhibits the migration of GBM neural stem-like cells. Our results suggest that increasing DHA content in the GBM microenvironment may reduce the migration/infiltration of FABP7-expressing neural stem-like cancer cells.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».